联发科(MediaTek)天玑9500(Dimensity 9500)芯片能够在一个又一个基准测试中轻松击败谷歌(Google)全新的Tensor G5系统级芯片,并且这仅仅是凭借ARM的通用技术实现时,这就清楚地表明,谷歌的芯片设计流程存在相当大的改进空间。

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谷歌现在正高声宣扬其对以基准测试作为衡量其芯片设计成功与否的标准的不屑一顾。这一点可以理解,毕竟这些测试本身并不能反映全貌。

但是,当你为一款稍遇计算密集型任务就显露出过热倾向的芯片,定出了苹果(Apple)级别的价格时,显然就需要进行深刻的反思了。而联发科天玑9500似乎很愿意为谷歌指明道路。

联发科天玑9500 与 谷歌Tensor G5 架构对比

中央处理器

天玑9500配备八核中央处理器,包含1个主频4.21 GHz、二级缓存2MBARM C1-Ultra核心,3个主频3.50 GHz、二级缓存1MBARM C1-Premium核心,以及4个主频2.70 GHz、二级缓存512KBARM C1-Pro核心。

Tensor G5同样配备八核中央处理器,由1个主频3.78 GHzARM Cortex-X4核心、5个主频3.05 GHzARM Cortex-A725核心和2个主频2.25 GHzARM Cortex-A520核心组成。需注意,谷歌未公开Tensor G5中央处理器核心的二级缓存大小。

图形处理器

天玑9500采用全新的ARM Mali-G1 Ultra MC12图形处理器,提供卓越的光线追踪性能,并能以120帧/秒实现流畅的游戏体验。

谷歌Tensor G5则采用Imagination IMG DXT-48-1536图形处理器,但不支持光线追踪。

人工智能

天玑9500搭载全新的联发科 NPU 990,用于处理人工智能和机器学习工作负载。

Tensor G5则采用定制的TPU来处理人工智能工作负载。

联发科天玑9500谷歌展示了如何在降低成本的同时,生产出近乎完美的系统级芯片,而非像基础版Pixel 10中的Tensor G5那样偷工减料。

我们在近期的文章中曾指出,谷歌Tensor G5在芯片设计流程上存在零敲碎打的问题。即便如此,此事还有更多细节值得玩味。

不妨考虑这个事实:Tensor G5内部的高性能核心——ARM Cortex-X4——如今已有大约两年半的历史。谷歌选择沿用ARM的旧款中央处理器核心以节省成本,而联发科天玑9500则利用了ARM的最新技术。

其差异是显而易见的:在GeekBench 6测试中,天玑9500的成绩完全碾压了Tensor G5

更有甚者,谷歌通过拒绝为Tensor G5Imagination IMG DXT-48-1536图形处理器引入光线追踪支持,刻意拉低了其基准测试分数。

归根结底是成本问题

联发科天玑9500成本大约在180至200美元之间,相较高通(Qualcomm)骁龙8 Elite Gen 5(Snapdragon 8 Elite Gen 5)有约50%的折扣。相比之下,我们从以往的报道中得知,谷歌Tensor G5设定的目标单位成本上限是65美元

我的论点很简单:谷歌Pixel 10的起售价为799美元,这与苹果基础版iPhone 17所定的价格完全相同。当谷歌选择收取与iPhone 17同级别的价格时,其智能手机就应提供同等的全方位性能。

然而,即便在这方面,原本出色的Pixel 10智能手机也成为了谷歌抠门策略的牺牲品。这家科技巨头如何能为其在基础版Pixel 10中未配备专用均热板的行为自圆其说?尤其是在它本应知晓Tensor G5在高负载下容易过热并降频的情况下。

将这种相对随意的做法与联发科所采取的策略相比较,后者成功降低了天玑9500的成本,却未在性能上妥协,也未诉诸于诸如舍弃光线追踪支持之类的权宜之计。

并且,在有人指责我吹毛求疵之前,不妨问问自己:当谷歌明知自己有意限制了手机性能时,难道不应该将其基础版Pixel 10的定价相对于苹果iPhone 17有所降低吗?

如果基础版Pixel 10的起售价比基础版iPhone 17100美元,没有人会抱怨。但事实并非如此。谷歌选择了以牺牲消费者利益为代价来增加自身的利润。

总而言之,联发科天玑9500可以为谷歌未来的Tensor芯片世代提供以下重要经验教训:如果替代方案是采取古怪的成本削减措施,那么就坚持使用通用但最新一代的ARM中央处理器核心。如果你打算通过舍弃光线追踪支持等关键功能来限制图形处理器性能,那么一开始就不要选择定制图形处理器。

不要试图采取极端的抠门措施,尤其是在涉及Tensor系统级芯片时,同时却幻想增加人工智能能力可以弥补一个有缺陷的系统级芯片。而最重要的是,如果你的成品性能无法达到iPhone的水平,就不要定出苹果级别的价格。


文章标签: #芯片对比 #联发科 #谷歌 #性能测试 #成本控制

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